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R proporciona un amplio abanico de herramientas estad sticas (estad stica descriptiva, probabilidad, intervalos de confianza, contrastes de hip tesis, modelos lineales y no lineales, tests estad sticos, an lisis de series temporales, algoritmos de clasificaci n y agrupamiento, etc.) y gr ficas. Al igual que S Plus, se trata de un lenguaje de programaci n, lo que permite que los usuarios lo extiendan definiendo sus propias funciones. De hecho, gran parte de las funciones de R est n escritas en el mismo R, aunque para algoritmos computacionalmente exigentes es posible desarrollar bibliotecas en C, C++ o Fortran que se cargan din micamente. Los usuarios m s avanzados pueden tambi n manipular los objetos de R directamente desde c digo desarrollado en C. R tambi n puede extenderse a trav s de paquetes desarrollados por su comunidad de usuarios. R forma parte de un proyecto colaborativo y abierto. Sus usuarios pueden publicar paquetes que extienden su configuraci n b sica. Dado el enorme n mero de nuevos paquetes, stos se han organizado en vistas (o temas), que permiten agruparlos seg n su naturaleza y funci n. Por ejemplo, hay grupos de paquetes relacionados con estad stica bayesiana, econometr a, series temporales, etc. Este libro comienza introduciendo al lector en el entorno de trabajo de R y exponiendo los elementos m s importantes de su lenguaje, como son los operadores, variables, funciones, estructuras matriciales, gr ficos y otros elementos siempre muy necesarios para poder trabajar en cualquier campo con R. De esta forma se consigue que el lector no necesite disponer de ning n conocimiento previo de R para poder trabajar en los campos del C lculo de Probabilidades y la Inferencia Estad stica, materias que son el objetivo fundamental de este libro y que se desarrollan en profundidad en los sucesivos cap tulos.

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9781517151034

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